电脑截图文字识别怎样实现

截图是我们日常生活和工作中经常会做的一个事情，但是截图文字识别就不一定了，不知道大家会不会这样的操作，今天小编特意抽出一点空闲时间，为大家分享有关电脑截图文字识别的操作，希望对大家有用哈。

步骤一：首先，我们的电脑上要有一款可以进行截图文字识别的工具（迅捷OCR文字识别软件），如果没有的小伙伴们就需要下载一个了哈。下载安装后，就可以打开它了。

步骤二：在该工具的页面中，我们要进行的是截图识别的操作，所以我们

要在页面左侧的功能板块点击“OCR文字识别”，在OCR文字识别的功能中，有截图识别功能哟！

步骤三：在进入截图识别的页面之后，先需要打开我们需要截图的页面，在截图识别功能页面中的使用截图的快捷方式“Alt+F”就可以进行截图了。

步骤四：截取图片之后，我们如果对导出格式有要求的话，就需要修改一下了，小编在这里还是希望大家注意一下文件的格式。

步骤五：导出格式调整好后，就需要对导出目录进行修改一下了，省的我们识别保存完成后找不到该文件。

步骤六：最后一步就是点击“开始识别”了。这样就把OCR文字识别软件中的截图识别操作完成啦！

大家学会了吗？在电脑上截图识别文字也是很容易的操作哟！如果大家有需要的话，可以试试哈！

从图片中读取文字、把图片转换成文本格式(用word附带功能就能做到)

超简单从图片中读取文字的方法（使用word自带软件） （全文原创，转载请注明版权。本文下载免费，如果对您有一定帮助，请在右边给予评价，这样有利于将本文档位于百度搜索结果的靠前位置，方便本方法的推广） 【本文将介绍读取图片中的文字、读取书中文字、读取PDF格式文件中的文字的方法】一、背景 看到图片中满是文字，而你又想把这些文字保存下来，怎么办？ 日常读书，某篇文章写的极好，想把它分享到网络上，怎么办？ 一个字一个字敲进电脑？太麻烦了。是不是希望有一种东西能自动识别读取这些文字？ 是的，科技就是拿来偷懒的。 其实你们电脑中安装的word早就为你考虑过这些问题了，只是你还不知道。 二、方法 1、图片格式转换 只有特定格式的图片才能读取文字，所以要转换。大家常见的图片格式都是jpg，或者png，bmp等，用电脑自带的画图软件打开你要获取文字的图片（画图软件在开始——所有程序——附件中，win7用户直接右击图片，选择编辑，就默认使用画图软件打开图片），然后把图片另存为tiff格式。 （以我的win7画图为例。另存为tiff格式如下图） 2、打开读取文字的工具 开始——所有程序——Microsoft Office ——Microsoft Office工具——Microsoft Office Document Imaging（本文全部以office2003为例。另外，有些人

安装的是Office精简版，可能没有附带这个功能，那就需要添加安装一下，安装步骤见文末注释①） 3、导入tiff格式的图片 在Microsoft Office Document Imaging软件界面中，选择文件——导入，然后选择你刚才存放的tiff格式的图片，导入。

怎样识别图片上的文字

细心看吧希望能帮助你 要下载安装文字识别软件，你可以试试尚书七号，或者汉王等等 下面教你如何使用ORC: OCR是英文Optical Character Recognition的缩写，翻译成中文就是通过光学技术对文字进行识别的意思, 是自动识别技术研究和应用领域中的一个重要方面。它是一种能够将文字自动识别录入到电脑中的软件技术，是与扫描仪配套的主要软件，属于非键盘输入范畴，需要图像输入设备主要是扫描仪相配合。现在OCR主要是指文字识别软件，在1996年清华紫光开始搭配中文识别软件之前，市场上的扫描仪和OCR软件一直是分开销售的,扫描仪厂商现在已把专业的OCR软件搭配自己生产的扫描仪出售。OCR技术的迅速发展与扫描仪的广泛使用是密不可分的，近两年随着扫描仪逐渐普及和OCR技术的日臻完善，OCR 己成为绝大多数扫描仪用户的得力助手。 一、OCR技术的发展历程 自20世纪60年代初期出现第一代OCR产品开始，经过30多年的不断发展改进，包括手写体的各种OCR技术的研究取得了令人瞩目的成果，人们对OCR 产品的功能要求也从原来的单纯注重识别率，发展到对整个OCR系统的识别速度、用户界面的友好性、操作的简便性、产品的稳定性、适应性、可靠性和易升级性、售前售后服务质量等各方面提出更高的要求。 IBM公司最早开发了OCR产品，1965年在纽约世界博览会上展出了IBM公司的OCR产品——IBMl287。当时的这款产品只能识别印刷体的数字、英文字母及部分符号，并且必须是指定的字体。20世纪60年代末，日立公司和富士通公司也分别研制出各自的OCR产品。全世界第一个实现手写体邮政编码识别的信函自动分拣系统是由日本东芝公司研制的，两年后NEC公司也推出了同样的系统。到了1974年，信函的自动分拣率达到92％左右，并且广泛地应用在邮政系统中，发挥着较好的作用。1983年日本东芝公司发布了其识别印刷体日文汉字的OCR系统OCRV595，其识别速度为每秒70～100个汉字，识别率为99．5％。其后东芝公司又开始了手写体日文汉字识别的研究工作。 中国在OCR技术方面的研究工作相对起步较晚，在20世纪70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别技术进行研究，20世纪70年代末开始进行汉字识别的研究。1986年，国家863计划信息领域课题组织了清华大学、北京信息工程学院、沈阳自动化所三家单位联合进行中文OCR软件的开发工作。至1989年，清华大学率先推出了国内第一套中文OCR软件--清华文通TH-OCR1.0版，至此中文OCR正式从实验室走向了市场。清华OCR印刷体汉字识别软件其后又推出了TH-OCR 92高性能实用简／繁体、多字体、多功能印刷汉字识别系统，使印刷体汉字识别技术又取得重大进展。到1994年推出的TH-OCR 94高性能汉英混排印刷文本识别系统，则被专家鉴定为“是国内外首次推出的汉英混排印刷文本识别系统，总体上居国际领先水平”。上个世纪90年代中后期，清华大学电子工程系提出并进行了汉字识别综合研究，使汉字识别技术在印刷体文本、联机手写汉字识别、脱机手写汉字识别和脱机手写数字符号识别等领域全面地取得了重要成果。具有代表性的成果是TH-OCR 97综合集成汉字识别系统，它可以完成多文种(汉、英、日)印刷文本、联机手写汉字、脱机手写汉字和手写数字的

基于PYTHON的图片文字识别

基于Python的图片文字识别 张明文2013040201010 张岩2013040202008 【摘要】 在有些工程中，有时候我们需要对图片文字识别。本文利用Python,调用OpenCV库，先对图片进行预处理，然后借助Google开源的pytesser对图片文字进行了识别。 【关键词】：OpenCV,pytesser,文字识别 一关于OCR 光学字符识别（英语：Optical Character Recognition,OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。一般包括以下几个过程：图像输入、图像前处理、预识别： 1图像输入：对于不同的图像格式，有着不同的存储格式，不同的压缩方式，目前有OpenCV、CxImage等开源项目。 2预处理：主要包括二值化，噪声去除，倾斜较正等。 2.1二值化： 对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，我们可以简单的分为前景与背景，为了让计算机更快的、更好地识别文字，我们需要先对彩色图进行处理，使图片只剩下前景信息与背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图。 2.2噪声去除： 对于不同的文档，我们对噪声的定义可以不同，根据噪声的特征进行去燥，就叫做噪声去除。 3倾斜校正：由于一般用户，在拍照文档时，都比较随意，因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜，这就需要文字识别软件进行较正。 4版面分析：将文档图片分段落，分行的过程就叫做版面分析，由于实际文档的多样性，复杂性，因此，目前还没有一个固定的，最优的切割模型。 5字符切割：由于拍照条件的限制，经常造成字符粘连，断笔，因此极大限制了识别系统的性能。

ocr文字识别软件如何对图片内的文字进行编辑和提取修改

ocr文字识别软件如何对图片内的文字进行 编辑和提取修改 一提起对图片内的文字内容进行修改和编辑，我相信不少人都认为小编是说在做平面广告的时候，对广告宣传用语或平面设计的内容进行修改呢，那些都是平面设计人员通过专门和平面设置软件干的活，这里小编的意思提完全把图片内的文字信息提取出来，再对这些文件进行通过word或者是txt等文档格式进行编辑，现在跟着小编一起看一下具体的操作方法。 1、编辑图片内的文字，还不能像office等软件一下，对图片内的文字进行修改和编辑，所以我们需要借助ocr文字识别软件进行修改和提取，通过这个文字识别的技术我们一可以很方便的对文字进行提取。

2、下载好这个软件之后，就安装到你的电脑上，然后打开这个软件就可以了，现在要做的第一步就是添加文件到软件上面，你可以通过软件上的功能键来添加，也可以自己直接拉到软件上来，具体操作可以参照下面的图；

3、接下来就是要设置好这个文件在你电脑上保存的地点，你可以在软件下面找到文件输出的选项，这里默认的是电脑的桌面，你可以点最右边的浏览菜单来设置文件夹，具体操作如图，小编一般都放在桌面上，因为操作起来方便，找文件也方便；

4、再下来就是提取文字的过程，这也是软件自己提取的，你只需要点一个键就可以顺利实现提取了，这一键就是指软件上面的开始转换功能菜单，然后你坐在电脑边上进行等待就可以了，直到弹出一个对话框就证明转换完毕了；

5、最后一步就是进行文件的校验了，因为毕业是机器识别出来的，它的精准度和你的图片清析程度成正比，所以你的图片清析度不够是有些文字可能识别有一定误差，所以你最好再自己校对一次，以确保无误；

基于K—means的图像文字识别与提取研究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/9b2893156.html, 基于K—means的图像文字识别与提取研究作者：段银雷 来源：《电子技术与软件工程》2015年第09期 摘要 K-means聚类算法作为最常用的集合元素划分算法，在数字图像文字定位、提取与识别中有着广泛的应用。文中针对当前图像文字识别与提取的最新发展状况，提出一种基于 K-means的图像文字识别与提取算法。经过上机测试，该算法能够有效提高图像文字识别与提取的准确率与执行效率。 【关键词】K-means 图像文字提取文字识别 OCR 1 引言 K-means聚类算法是当前常用的基于划分的分类算法，能够按照既定标准与要求将集合进行划分。在数字图像文字提取与识别中，可以通过对数字图像进行灰度处理，将文字背景与文字前景用不同的灰度像素来表示，并使用K-means聚类算法进行像素划分，从而将文字从数字图像中提取出来，作为OCR识别的图像输入。 2 K-means聚类算法基本原理 K-means聚类算法的基本思想是利用集合元素之间的距离为划分标准，在集合内部按照元素的分布密度的不同将元素划分为不同的子集合。在划分过程中，通过定义元素之间的距离，按照元素到聚类中心之间的距离最小原则将元素进行聚合，从而得到最终的划分结果。主要包括以下几个步骤：（1）根据元素划分的基本要求，从集合元素中随机选择k个元素作为划分结果的中心元素，并针对集合中的每个元素计算其到聚类中心元素的距离大小，并按照最小距离原则把各个元素划分到对应的聚类中心元素集合中；（2）按照划分结果对各个子集合中的元素计算特征均值，并根据计算结果对划分结果进行更新操作；（3）对更新后的子集合元素再次按照第一步中的方法进行聚类操作，从而得到更新后的元素划分结果；（4）按照上述步骤进行循环计算，当两次计算所得到的的聚类中心元素相同时，所得到的划分结果即为聚类结果。 K-means聚类算法的基本流程比较固定，其本质是在给定集合元素距离计算方法后，不断进行聚类迭代与循环运算对元素进行聚类划分，在应用过程中只需要定义合适的距离计算方法即可将K-means算法转化为软件程序进行上机运行。采用K-means聚类算法的缺陷主要是在选择聚类中心元素时，算法受到样本元素的选择随机性和外部噪声的影响比较显著，如果不进行有效的算法优化则比较容易导致算法陷入局部最优，因此在采用K-means的图像文字提取与识别处理中需要根据图像特征对算法进行改进与优化。 3 算法流程设计

基于Python的图片文字识别

基于Python的图片文字识别 【摘要】 在有些工程中，有时候我们需要对图片文字识别。本文利用Python,调用OpenCV库，先对图片进行预处理，然后借助Google开源的pytesser对图片文字进行了识别。 【关键词】：OpenCV,pytesser,文字识别 一关于OCR 光学字符识别（英语：Optical Character Recognition, OCR）是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。一般包括以下几个过程：图像输入、图像前处理、预识别： 1 图像输入：对于不同的图像格式，有着不同的存储格式，不同的压缩方式，目前有OpenCV、CxImage等开源项目。 2 预处理：主要包括二值化，噪声去除，倾斜较正等。 2.1二值化： 对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，我们可以简单的分为前景与背景，为了让计算机更快的、更好地识别文字，我们需要先对彩色图进行处理，使图片只剩下前景信息与背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图。 2.2噪声去除： 对于不同的文档，我们对噪声的定义可以不同，根据噪声的特征进行去燥，就叫做噪声去除。 3 倾斜校正：由于一般用户，在拍照文档时，都比较随意，因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜，这就需要文字识别软件进行较正。 4版面分析：将文档图片分段落，分行的过程就叫做版面分析，由于实际文档的多样性，复杂性，因此，目前还没有一个固定的，最优的切割模型。 5字符切割：由于拍照条件的限制，经常造成字符粘连，断笔，因此极大限制了识别系统的性能。

图片文字识别技术

图片文字识别技术 图片文字识别软件是现在办公室的必备软件，它可以识别JPG、GIF、PNG、BMP、TIF 和PDF源文件、PDF扫描件，也就是说我们在日常工作中能够遇到的不能编辑的文字都可以通过捷速图片文字识别软件来识别，识别得到的文字可以自由的进行编辑。有很多人有这样的疑问，图片文字识别软件的技术原理是什么呢？ 1、图文输入：是指通过输入设备将文档输入到计算机中，也就是实现原稿的数字化。现在用得比较普遍的设备是扫描仪。文档图像的扫描质量是OCR软件正确识别的前提条件。恰当地选择扫描分辨率及相关参数，是保证文字清楚、特征不丢失的关键。此外，文档尽可能地放置端正，以保证预处理检测的倾斜角小，在进行倾斜校正后，文字图像的变形就小。这些简单的操作，会使系统的识别正确率有所提高。反之，由于扫描设置不当，文字的断笔过多可能会分检出半个文字的图像。文字断笔和笔画粘连会造成有些特征丢失，在将其特征与特征库比较时，会使其特征距离加大，识别错误率上升。 2、预处理：扫描一幅简单的印刷文档的图像，将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。预处理是指在进行文字识别之前的一些准备工作，包括图像净化处理，去掉原始图像中的显见噪声(干扰)。主要任务是测量文档放置的倾斜角，对文档进行版面分析，对选出的文字域进行排版确认，对横、竖排版的文字行进行切分，每一行的文字图像的分离，标点符号的判别等。这一阶段的工作非常重要，处理的效果直接影响到文字识别的准确率。版面分析是对文本图像的总体分析，是将文档中的所有文字块分检出来，区分出文本段落及排版顺序，以及图像、表格的区域。将各文字块的域界(域在图像中的始点、终点坐标)，域内的属性(横、竖排版方式)以及各文字块的连接关系作为一种数据结构，提供给识别模块自动识别。对于文本区域直接进行识别处理，对于表格区域进行专用的表格分析及识别处理，对于图像区域进行压缩或简单存储。行字切分是将大幅的图像先切割为行，再从图像行中分离出单个字符的过程。 3、单字识别：单字识别是体现OCR文字识别的核心技术。从扫描文本中分检出的文字图像，由计算机将其图形、图像转变成文字的标准代码，是让计算机“认字”的关键，也就是所谓的识别技术。就像人脑认识文字是因为在人脑中已经保存了文字的各种特征，如文字的结构、文字的笔画等。要想让计算机来识别文字，也需要先将文字的特征等信息储存到计算

图片文字识别如何实现

图片文字识别如何实现 工作中难免会遇到各种各样，奇葩的问题，就像图片文字识别的问题，乍一听，大家肯定都不知道如何操作吧，其实方法很简单的，但前提是我们要借助图片文字识别软件来进行操作，那么今天我们就一起来看一下借助图片文字识别软件，是如何实现图片文字识别的吧。需要用到的工具：捷速OCR文字识别软件 软件介绍：该软件具备改进图片处理算法功能：软件进一步改进图像处理算法，提高扫描文档显示质量，更好地识别拍摄文本。所以要想实现图片转换为其它格式、PDF文件和caj文件转换，或者是票证识别，捷速OCR文字识别https://www.sodocs.net/doc/9b2893156.html,都是不错的选择。 方法讲解： 步骤一：我们要先将需要用到的工具安装到电脑上，打开电脑浏览器搜索并下载捷速OCR文字识别软件。 步骤二：软件安装好后，打开该软件，同时会跳出一个插入图片的选

项，点击“退出”按钮，退出该选项。 步骤三：然后在软件的左上方，选择“图片局部识别”的选项。 步骤四：进入图片局部识别的页面后，点击软件左上角“添加图片”的选项，将需要识别的图片添加进来。

步骤五：图片添加进来后，先不用急着开始识别，我们可在软件的左下角，修改图片识别后的文件的储存位置。 步骤六：储存位置修改好后，按住鼠标左键，将需要识别的文字用文字框框出来，然后软件就会对被框选出来的文字进行自动识别了。

步骤七：等待图片识别好后，点击右下角“保存为TXT的按钮”，将其识别内容进行保存，这样图片文字识别的操作就完成了。 图片文字识别如何实现的操作已经为大家分享结束了，操作简单。工作中再遇到图片文字识别的问题，只需要按照上面的操作步骤进行即可。

如何在电脑中进行图片文字识别

如何在电脑中进行图片文字识别 说到图片文字识别，大家在使用电脑办公的时候经常会遇到这样的情况，该如何去解决呢？接下来给大家分享到一种在电脑中进行的文字识别的方法，比较的简单，而且识别出来的效果也很不错，有需要的小伙伴们可以来学习一下。 使用工具：迅捷OCR文字识别软件。 软件介绍：这款软件可以将不同文件格式的图片转换成可编辑的文档形式，支持JPG、PNG、BMP格式的图片，可以进行票证识别，还可以实现CAJ、PDF文件转换到其它的文档里，精准识别、自动解析、完美还原、超强纠错是这款软件的特点，所以如果你想要在电脑中进行图片文字识别的话，迅捷OCR文字识别软件 https://https://www.sodocs.net/doc/9b2893156.html,/ocr就可以帮你解决这个问题了。 操作步骤： 1、打开电脑，在浏览器中搜索迅捷办公然后找到迅捷OCR文字 识别软件将其下载安装到自己的电脑中去，接下来的步骤会使用到。

2、打开软件，会出来这样一个页面，点击退出按钮退出该页面。 3、接着点击软件上方图片上方图片局部识别功能。

4、来到图片局部识别页面，点击“添加文件”将需要转换的图片添 加进来，如下图：

5、图片添加进来之后，点击图片下方的第二个小工具（框选工具） 在图片上框选出想要识别的文字范围，框选完软件就会自动去识别了。

6、识别结束之后提取出来的文字会显示在右边方框内，可以看到 识别出来的文字还是比较精准的，下面还有个语种翻译功能，如果你想将识别出来的文字翻译成其它语言的话可以点击下拉框，找到需要翻译成的语言，再点击翻译就好了。

7、接下来点击图片下方保存为TXT就可以将识别出来的文字保 存到TXT里面，整个的步骤操作到这里也就结束了。

基于MATLAB的图片中文字的提取及识别

基于MATLAB的图片中文字的提取及识别 邹浩，余龙，邹勇博，刘宇童，和振乔，李少梅 （西安电子科技大学电子工程学院，西安，710126） 摘要 随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动地呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。同时，计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活服务。从图像中提取文字属于信息智能化处理的前沿课题，是当前人工智能与模式识别领域中的研究热点。由于文字具有高级语义特征，对图片内容的理解、索引、检索具有重要作用，因此，研究图片文字提取具有重要的实际意义。又由于静态图像文字提取是动态图像文字提取的基础，故着重介绍了静态图像文字提取技术。 关键词：MATLAB 图像处理文字提取文字识别 Text Extraction and Recognition in Images Based on MATLAB ZOU Hao, YU long, ZOU Yongbo, LIU Yutong, HE Zhenqiao, LI Shaomei (Xidian University Electronic Engineering College,Xi'an,710126) Abstract With the development of society,the form and quantity of imformation are increasing quickly.A large part of them are images,which can make things vividly presented in front of us,let us more intuitive to accept information.At the same time, the computer has been as a widely used tool for people's production and living services.Extracting text from image belongs to the frontier of intelligent information processing, and it is the current hot research topic in the field of artificial intelligence and pattern recognition.As the text with high-level semantic feature and plays an important role on understanding,indexing and retrieval image content.Therefore,the study on extracting texts from images have important actual meanings. And because extracting texts from still images is the basis for extracting texts from dynamic images, the article emphatically introduces the technology of extracting texts from still images. Key Words: MATLAB image processing word extraction word recognition

文字识别原理概述

文字识别原理概述 1.文字图像识别简介 文字图像的识别过程主要由以下 4个部分组成：①正确地分割文字图像区域；②正确地分离单个文字；③正确识别单个文字；④正确地连接单个文字。关于②，由于仅从分割处理不能对其进行评价，采用文字识别地评价值来判断分离的正确性。单纯的文字识别是指经二值化处理后的单个文字识别。 1.1文字识别系统的原理，文字图像分割的目的就是根据文字图像的特征的视线文字图像区域的定位和分割，将真正的文字图形分割出来，以便后续进行识别，识别与处理部分的功能是将已分割出的文字图形信息加以区分，去除信号中的污点、空白等噪声，增强文字图像的信息。并根据一定的准则除掉一些非本质信号，对文字的大小、位置和笔画粗细等进行规范化，以便简化判断部分的复杂性。特征提取部分是从整形和规范化的信号中抽取反映字符本身的有用信息，供识别部分进行识别。作为特征提取的内容是比较多的，可以是几何特征，如文字线条的端点、折点和交点等。识别判断部分则是根据抽取的特征，运用一定的识别原理，对文字进行分类，确定其属性，达到识别的目的，实际上判断部分就是一个分离器。 识别系统学习部分的功能是生成计算机特征字典，学习根据已准备好的多个字样，抽出代表该字的特征，进行修改，按照字典的规定位置存放该特征。学习分为两种：一种是在人的参与下进行，称为“有教师”学习；一种由计算机自动进行，称为“无教师学习”。 1.2文字识别的方法 文字识别是指用计算机字典、高速地识别现在介质（如纸张等）上的数字、英文符号或汉字。文字识别实际上就是解决文字的分类问题，一般通过特征及特征匹配的方法来进行处理。特征判别是通过文字类别（例如英文或汉字）的共同规则（如区域特征、四周边特征等）进行分类判别。它不需要利用各种文字的具体知识，根据特征抽取的程度（知识的使用程度）分解到地使用结构分析的办法完成字符的识别。匹配的方法则是根据文字的知识（称为自动）采取按形式匹配的方法进行。只抽出部分图像与字典进行匹配。然后根据各部分形状及相对位置关系，与保存在字典中的知识进行对照，从而识别出每一个具体的文字。 1.2.1统计模式识别法 统计模式识别的目的在于确定已知样本所属的类别。它以数学上的决策理论为依据，并根据此理论建立了统计学识别模型。其基本模型是在对研究的图像进行大量统计分析，找出规律性认识，抽出反映图像本质特点的特征进行识别。统计模式的识别框图上半部分是识别部分，即对未知类别的图像进行分类；下半部分是分析部分，即对已知类别的图像样本制定出规则，使得对未知类别的图像能够进行分类。由于所输入的图像需要进行数字化，这就会产生误差；光照不均匀，噪声干扰会损坏图像的质量等。所有这些都需要进行预处理。经过预处理的图像进行特征提取，最后进行判决分类，得到识别结果。为了进行分类，必须有图像样本。框图右下角是学习训练部分。当用训练图像样本根据某些准则制定出一些判决规则后，再对这些训练样本逐个进行检测，观察是否有误差，如果有的话，再进一步改进判决规则，直到比较满意为止。 1.2.2决策理论方法 统计模式是由图像信息获取进而图像预处理，然后再特征提取、特征选择，最终进行分类。统计模式识别方法最终归结为分类问题。假如已抽取出 N个特征，而图像可分为 m类。那么就可以对 N进行分类，从而决定未知图像属于 m类中的那一类。一般把识别模式看成是 N维空间中

图像文字识别软件工具-独有直接屏幕截图识别功能

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图片文字识别软件

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